ما هي الشبكة العصبية الاصطناعية في الذكاء الاصطناعي: أداة أساسية من أدوات التعلم العميق

يتفرع الذكاء الاصطناعي إلى علوم أخرى مثل التعلم الآلي والتعلم العميق, وعندما نتحدث عن التعلم العميق فإننا بلا شك سنتحدث عن الشبكات العصبية الاصطناعية. 

 تعد الشبكة العصبية الاصطناعية ركيزة أساسية في الذكاء الاصطناعي وتعد أساس تقنيات التعلم العميق, تعتمد هذه التقنية على محاكاة وظائف الدماغ البشري عبر أنظمة رياضية وخوارزميات معقدة, مما يمكنها من التعامل مع مشاكل مثل التعرف على الصور, وفهم اللغة الطبيعية, والتنبؤ بالبيانات, وغيرها من التطبيقات التي كانت في السابق تتطلب تدخل الإنسان.

كما أنها تعتبر حجر الزاوية في تطوير النماذج المعقدة والقدرات الحسابية العالية, مما يجعلها أداة لا غنى عنها في مجالات مثل الطب, والمالية, والتسويق, والروبوتات.  

انضم إلينا في هذا المقال لتتعرف على مفهوم الشبكة العصبية الاصطناعية, وكيف تقارن بالخلايا العصبية البيولوجية, والعملية التي تتعلم من خلالها وأنواعها المختلفة, وتطبيقاتها العملية. 

ما تعريف الشبكة العصبية الاصطناعية؟

الشبكة العصبية الاصطناعية هي نموذج حاسوبي يستمد في تصميمه وإدارته الأفكار والمفاهيم من بنية ووظائف الدماغ البشري, إذ تحاكي الطريقة التي تنتقل بها الإشارات العصبية وتتفاعل في الجهاز العصبي البيولوجي. [1]

تتكون من مجموعة من العقد المرتبة في طبقات تبدأ بطبقة الإدخال التي تستقبل البيانات, تليها طبقات مخفية تعالج المعلومات من خلال أوزان متغيرة ودوال تنشيط رياضية, وتنتهي بطبقة الإخراج التي تنتج النتائج النهائية. 

يعتمد نظامها على آلية التغذية الأمامية لمعالجة المعلومات ومن ثم على عملية الانتشار العكسي لتعديل الأوزان وتصحيح الأخطاء, مما يمكنها من التعلم والتكيف مع الأنماط المختلفة في البيانات. 

بهذا الشكل, تعد الشبكة العصبية الاصطناعية ركيزة أساسية في تقنيات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي, حيث تمكن الأنظمة من التعميم على بيانات جديدة وتحقيق أداء متميز في مهام مثل التعرف على الصور, ومعالجة اللغة الطبيعية, والتنبؤ بالأنماط المستقبلية.

ما الذي يجعل الشبكة العصبية الاصطناعية أداة وركيزة أساسية؟ 

تتميز الشبكة العصبية الاصطناعية بعدة أمور جعلت منها أداة مهمة في التعلم العميق, وهي: 

• القدرة على التعلم والتكيف

 تتميز الشبكة العصبية الاصطناعية بقدرتها على تعلم الأنماط والتكيف مع المعلومات الجديدة دون الحجاة إلى إعادة برمجتها, مما يجعلها مرنة وقادرة على تحسين أدائها باستمرار.

• خاصية التعميم

  بعد تدريب نموذج الشبكة العصبية بشكل كافي, يمكنه أن يعمم الأنماط المستخلصة من البيانات التدريبية لتطبيقها على بيانات جديدة لم يتعرض لها من قبل, مما يحسن من دقة التنبؤ واتخاذ القرار.

• المرونة في التصميم والتطبيق

 يمكن تعديل هيكل الشبكة من حيث عدد الطبقات وعدد العقد داخل كل طبقة لتناسب احتياجات التطبيق المحدد, سواء كان ذلك في التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية أو غيرها من المهام.

• القدرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات

 بفضل بنيتها الموزعة واستخدامها تقنيات متقدمة مثل التعلم العميق, تستطيع الشبكات العصبية التعامل مع كميات ضخمة من البيانات واستخلاص الأنماط والمعلومات المعقدة منها.

• التعامل مع البيانات غير الخطية والمعقدة

  تتميز الشبكات العصبية بقدرتها على نمذجة العلاقات غير الخطية والمعقدة بين المدخلات والمخرجات, مما يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات التي يصعب نمذجتها باستخدام الطرق التقليدية.

• الاستفادة من تقنيات تحسين الأداء

مع تطور خوارزميات التدريب وأساليب تحسين الأوزان مثل الانتشار العكسي وتقنيات التعديل المستمر, تحقق الشبكات العصبية أداء عاليا في العديد من المهام التطبيقية.

الخلايا العصبية الاصطناعية مقابل الخلايا العصبية البيولوجية

بما أن الشبكة العصبية الاصطناعية تحاكي الشبكة العصبية في دماغ الإنسان, إذا لابد من تشابههما في أمور واختلافهما في أمور أخرى, نوضحها على النحو الآتي:

التشابه في البنية والوظيفة

• الخلية العصبية البيولوجية
• تعتبر الخلايا العصبية البيولوجية الوحدات الأساسية للجهاز العصبي في الكائنات الحية, وهي تتكون من جسم خلوي, ومحاور تعرف بالمحاور العصبية Axons والتفرعات العصبية Dendrites. تقوم هذه الخلايا بنقل الإشارات الكهربائية والكيميائية بين أجزاء الجسم المختلفة, مما يتيح عمليات الإدراك والتفاعل مع البيئة.

• الخلية العصبية الاصطناعية
• تم تصميم الخلايا العصبية الاصطناعية مستوحاة من عمل الخلايا البيولوجية, حيث تحتوي على مدخلات Inputs لها وزنها معين تجمع بشكل رياضي, وتمرر عبر دالة تنشيط Activation Function لإنتاج مخرجات Outputs. تحاكي هذه العملية عمل الخلايا البيولوجية في نقل الإشارات ومعالجتها, مما يسمح للنظام بالتعلم واتخاذ القرارات بناء على المعلومات المقدمة.

الفروقات الجوهرية

• البنية
• بينما تتميز الخلايا العصبية البيولوجية بتعقيد هيكلي متنوع يسمح بتشابك شبكي غير خطي وديناميكي, فإن الخلايا العصبية الاصطناعية تكون مبسطة ومحددة بدوال رياضية ثابتة تسهل عملية الحساب والتدريب.

• آلية العمل
• تعتمد الخلايا البيولوجية على عمليات كيميائية وكهربائية معقدة, بينما تعمل الخلايا الاصطناعية على تحويلات رياضية بسيطة, مما يجعل عملية تدريبها أسرع وأقل تكلفة حوسبية في بعض التطبيقات.

• التعلم والتكيف
• يتمتع الدماغ البشري بقدرة استثنائية على التعلم المستمر والتكيف مع التغيرات البيئية, بينما تعتمد الشبكات العصبية الاصطناعية على خوارزميات التعلم المحددة مثل الانحدار التدريجي Gradient Descent وتقنيات تحسين الأوزان لتحقيق مستوى من التعلم مشابه.

كيف تعمل الشبكة العصبية الاصطناعية؟ 

تختلف آلية عمل الشبكة العصبية باختلاف نوعها, ولكن باختصار وبشكل عام هكذا تعمل: [2]

أولا: البنية الطبقية

تبنى الشبكات العصبية على طبقات تشمل عادة طبقة الإدخال التي تستقبل البيانات, والطبقات المخفية التي تقوم بإجراء الحسابات واستخلاص الميزات, وطبقة الإخراج التي تنتج النتيجة النهائية. بينما يعتبر هذا النمط شائعا (خاصة في الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية), هناك هياكل أخرى قد تتضمن مكونات إضافية مثل الاتصالات التخطية أو الدورات العودية.

ثانيا: عملية التغذية الأمامية

تنتقل البيانات من طبقة الإدخال مرورا بالطبقات المخفية وصولا إلى طبقة الإخراج. تقوم كل خلية (أو عصبون) بحساب مجموع الأوزان للمدخلات ومن ثم تطبيق دالة تنشيط, مما يدخل عدم الخطية في العملية ويمكنها من اكتشاف الأنماط المعقدة في البيانات.

ثالثا: دوال التنشيط

تستخدم دوال التنشيط (مثل ReLU, والـ sigmoid, وtanh) لتحديد مدى تنشيط العصبون بناء على مجموع المدخلات الموزونة, حيث تساعد هذه الدوال الشبكة على تعلم وتعبير العلاقات غير الخطية, كما يمكن اختيار دوال مختلفة بناء على طبيعة المشكلة أو الهيكلية المستخدمة في الشبكة.

رابعا: عملية التعلم والانتشار العكسي

تتم مقارنة مخرجات الشبكة بالقيم المستهدفة باستخدام دالة خسارة لقياس الخطأ, و يستخدم الانتشار العكسي لحساب تدرجات الخطأ بالنسبة لكل وزن في الشبكة, ومن ثم تحدّث الأوزان باستخدام خوارزميات تحسين مثل الانحدار التدريجي لتقليل الخطأ تدريجيا. هذه العملية التكرارية في تعديل الأوزان هي التي تمكن الشبكة من "التعلم" من البيانات.

خامسا: التعميم

باستخدام تدريب مناسب وتقنيات تنظيم مثل Regularization تستطيع الشبكة التعميم من البيانات التدريبية لتقديم تنبؤات دقيقة على بيانات جديدة لم تستخدم أثناء التدريب.

ما أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية؟

تتنوع الشبكات العصبية الاصطناعية حسب التطبيق والهيكلية, فيما يلي أبرز الأنواع: [3]

• الشبكات العصبية متعددة الطبقات Multilayer Perceptrons - MLP
• تعد من أبسط أنواع الشبكات, حيث تتكون من طبقة إدخال, وطبقة أو أكثر من الطبقات المخفية, وطبقة إخراج. تستخدم في تصنيف البيانات وحل المشاكل التي تتطلب نمذجة علاقات غير خطية.
• الشبكات الالتفافية Convolutional Neural Networks - CNN
• تستخدم بشكل أساسي في معالجة الصور والفيديوهات, حيث تعتمد على العمليات الالتفافية Convolutions لاستخلاص الميزات من البيانات, مما يجعلها مثالية لمهام التعرف على الأنماط.
• الشبكات المتكررة Recurrent Neural Networks - RNN
• تتميز بقدرتها على معالجة البيانات التسلسلية مثل النصوص وسلاسل الزمن, وتمتاز هذه الشبكات بذاكرة داخلية تسمح لها بالاحتفاظ بمعلومات عن سياق البيانات.
• الشبكات العميقة Deep Neural Networks - DNN
• تجمع بين عدة طبقات مخفية معقدة وتستخدم في مشاريع الذكاء الاصطناعي الكبرى, مثل الترجمة الآلية وتوليد النصوص, مما يجعلها من أهم أدوات التعلم العميق.
• الشبكات التوليدية Generative Adversarial Networks - GANs

تتكون من نموذجين متنافسين: مولد (Generator) ومميز (Discriminator), وتستخدم في توليد بيانات جديدة مشابهة للبيانات الأصلية, مثل الصور والأصوات.

فيما تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية؟

تستخدم الشبكة العصبية الاصطناعية في مجموعة واسعة من المجالات, مما جعلها أداة لا غنى عنها في عالم الذكاء الاصطناعي: [4]

• التعرف على الصور والفيديو: تستخدم الشبكات الالتفافية في تحليل وتفسير الصور والفيديو. مما يساهم في تطوير تقنيات المراقبة, والقيادة الذاتية, والتشخيص الطبي من خلال تحليل الصور الشعاعية.
• معالجة اللغة الطبيعية: تعتمد التطبيقات مثل الترجمة الآلية, وتوليد النصوص, والمحادثات الذكية على الشبكات المتكررة ونماذج التعلم العميق لفهم اللغة البشرية والتفاعل معها بشكل طبيعي.
• الطب والتشخيص: تستخدم الشبكات العصبية في تحليل البيانات الطبية لتشخيص الأمراض وتوقع تطورها, مما يساعد في تحسين نتائج العلاج والحد من الأخطاء الطبية.
• المالية والتنبؤ بالسوق: تمكن الشبكات العصبية من تحليل الأنماط الاقتصادية والتنبؤ بحركات السوق, مما يساعد المستثمرين والمؤسسات المالية في اتخاذ قرارات مستنيرة.
• الروبوتات والأتمتة: تستخدم الشبكات العصبية في تطوير أنظمة التحكم الذكية للروبوتات, مما يساهم في تحسين تفاعلها مع البيئة واتخاذ قرارات فورية أثناء العمل في بيئات معقدة.
• ألعاب الفيديو والمحاكاة: تستخدم في تصميم شخصيات وأعداء ذكية تتفاعل مع اللاعبين بطرق غير متوقعة, مما يعزز تجربة اللعب ويزيد من واقعية المحاكاة.

الخاتمة

ختاما, أثبتت الشبكة العصبية الاصطناعية جدارتها كأداة أساسية في التعلم العميق, إذ ساهمت في دفع حدود الذكاء الاصطناعي نحو آفاق جديدة. من خلال محاكاة وظائف الدماغ البشري, تمكنت هذه التكنولوجيا من تحويل مجالات متعددة مثل الطب, والصناعة, والمالية, وحتى الترفيه, إلى بيئات أكثر ذكاء وتفاعلا. مع استمرار البحوث والتطورات, من المتوقع أن تستمر الشبكات العصبية في لعب دور محوري في صياغة مستقبل تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المتقدمة.

المصادر

1. Artificial Neural Networks and its Applications - GeeksforGeeks
2. What is a Neural Network? | IBM
3. The 9 Types of Artificial Neural Networks ML Engineers Must Know
4. 8 Applications of Neural Networks | Analytics Steps